随着工业信息技术的发展,该技术被广泛应用于海洋工程装备企业的各个工作场景,并出现了很多以海工案例为主要应用场景的信息系统。然而这些案例信息系统普遍存在着信息利用率低、个性化信息服务较为薄弱的问题,极大地影响了企业内用户的体验。因此,文章针对基于本体的文本相似度计算方法以及海工案例的推荐方法进行了研究,提出了一种基于本体的海工案例推荐方法,主要的研究工作如下:(1)由于目前没有海洋工程装备领域的本体,为了挖掘海工装备领域知识中蕴藏的语义信息,文章结合现有海工装备领域资源和七步法的本体构建流程,利用Protégé软件构建了海工装备领域本体。(2)在现有基于本体的语义相似度计算方法的基础上,文章结合了影响语义相似度的其他因子,提出了改进的概念语义相似度计算方法。文章通过引入扩展查询技术,解决了现有文本相似度计算缺失语义信息的问题,并通过实验证明改进后文本语义相似度计算方法比传统的文本语义相似度计算方法准确率高。(3)文章对现实中用户的使用情况进行分析,设计了基于海工案例概念的推荐算法和基于用户兴趣概念的推荐算法。为了对这两种推荐算法进行性能评估,文章设计了对比实验将这两种算法与经典的TF-IDF算法进行对比。实验结果表明基于海工案例相似度的推荐方法准确率方面优于基于用户间相似度的推荐方法,但在召回率方面低于基于用户相似度的推荐方法。而且这两种算法均比TF-IDF算法具有更好的性能。(4)根据提出的相似度计算方法和海工案例推荐方法,利用海工装备领域本体设计并实现了基于本体的海工案例推荐系统。该系统可以在满足企业基础需求的同时挖掘用户的潜在兴趣,根据不同的情况为用户推荐海工案例,实现个性化推荐。